第6章抽样推断.pptx
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第6章抽样推断.pptx
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统计学,(多媒体教学课件),第六章抽样推断,.,.,本章相关内容,.,.,本章教学内容本章小结本章思考与练习题本章学习目的本章重点、难点本章参考资料,本章教学内容(6学时),.,.,第一节抽样法的基本原理,第二节抽样误差,第三节抽样估计的方法,第四节抽样的组织形式,.,.,第一节抽样法的基本原理,一、抽样法的概念和特点二、有关抽样推断的几个基本概念三、抽样法的内容,.,.,一、抽样法的概念和特点,
(一)抽样法的概念
(二)抽样法的特点(三)抽样法的作用,.,.,综合指标,总量指标,相对指标,平均指标,变异指标,反映总体数量特征,但在实际工作中,许多场合下我们不可能采用全面调查方法,来计算反映总体数量特征的指标。
而只能采用抽样调查(即抽样推断)的方法。
例如,对某厂生产的10000只灯泡进行平均耐用时数的检验,就只能采用抽样推断的方法。
又如,我国2005年粮食总产量45711万吨,城镇居民人均可支配收入7703元等这些指标数值均属抽样推断的结果。
.,.,
(一)抽样法的概念(第81页),抽样法即抽样推断就是按照随机抽样的原则,从总体中抽出一部分单位作为样本,并利用样本的实际资料计算样本指标值,然后根据样本指标对总体的数量特征(总体指标)做出具有一定可靠程度的估计和判断的一种统计分析方法。
(二)抽样推断的特点,
(1)属于非全面调查,按照随机原则选取调查单位;,
(2)抽样调查的目的在于根据部分单位的实际资料对总体的数量特征作出估计,(3)抽样误差可以事先计算并且加以控制;,(4)它是运用概率估计的方法。
(三)抽样调查的作用,
(1)对于不可能或不必要进行全面调查的场合,抽样调查具有其独特的作用。
(2)抽样调查和全面调查相结合,可以验证和补充修正全面调查的资料、数据。
(3)利用抽样方法进行生产过程的质量控制。
(4)抽样方法可以用来检验总体特征的某些假设,判断假设的真伪,为行动决策提供依据。
.,.,.,.,抽样推断过程图例:
样本,n100,随机原则,总体,N10000,推断,(抽样误差),(总体指标),(样本指标),个样本,(抽样实际误差),抽样平均误差,(可以计算),抽样推断的结果具有一定的可靠程度(置信度),.,.,二、有关抽样法的几个基本概念,
(一)总体和样本
(二)总体参数和统计量(三)样本容量和样本个数(四)抽样框和抽样单元(五)重复抽样与不重复抽样,.,.,
(一)总体和样本,1.总体(全及总体):
即统计所要认识对象的全体。
总体单位数通常般用“N”表示。
2.样本(样本总体):
即它是从总体中随机抽取出来,用来代表总体的那部分单位的组成集合体。
样本单位数通常用“n”表示。
注意:
总体与样本的不同性质:
总体,变量总体,属性总体,即从一个总体中可以抽出许多个样本。
样本,不是唯一确定的。
总体,是唯一确定的。
.,.,
(二)总体参数和统计量,是唯一确定的,是随机变量,它会随着样本的不同而有不同的取值,总体平均数,总体标准差,样本平均数,样本标准差,总体平均数,总体标准差,样本平均数,总体成数,样本标准差,样本成数,.,.,(三)样本容量和样本个数,1.样本容量:
即一个样本中所包含的单位数,一般用n表示。
n30为大样本,n30为小样本。
2.样本个数:
是指在一个总体中所有可能被抽取或可能构成的样本数目。
例如:
假设总体有A、B、C、D、E五个单位,若按随机重复抽取方法,从总体中随机抽取两个单位组成样本,则其样本容量为;而所有可能的样本个数为25个。
AAABACADAEBABBBCBDBECACBCCCDCEDADBDCDDDEEAEBECEDEE,注意:
在实际统计中我们只是抽取一个样本,但进行抽样推断必须要考虑全部的可能样本。
.,.,(四)抽样框和抽样单元,1.抽样框:
是调查对象的具体表现,它是一份包含所有抽样单元的名单,给每个抽样单元编号后,就可以按照一定的随机化程序进行抽样。
2.抽样单元:
是构成抽样框的基本要素。
它可以只包含一个总体单位,也可以包含若干个总体单位。
编制抽样框是抽样设计的一个重要环节,它应该包含抽样单元的名称和地理位置等有关信息,以便调查人员能找到被抽中的单元。
抽样单元与抽样框是元素与集合的关系,.,.,(五)重复抽样与不重复抽样,即每次从具有N个单位的总体中随机抽取一个单位(登记其序号和相应的标志值)之后,又将它重新放回总体,参加下一次抽选。
依次连续进行n次抽选,便构成一个容量为n的样本。
例4-1:
假设总体有A、B、C、D、E五个单位,现纯随机重复抽取2个单位组成样本,求全部的可能样本个数。
第一次抽取:
(抽后放回),第二次抽取:
则所有可能的样本个数为:
AAABACADAEBABBBCBDBECACBCCCDCEDADBDCDDDEEAEBECEDEE,即:
(N=5n=2),1.重复抽样,个样本,每个样本在各次抽样中被抽取的概率都相同。
.,.,重复抽样的特点:
(1)在n次抽样中,总体每个单位在各次抽样中被抽取的概率都相同;,
(2)共可组成,又例:
假设总体有A、B、C、D、E五个单位,现纯随机重复抽取3个单位组成样本,求全部的可能样本个数。
(N=5n=3),第一次抽取:
则所有可能的样本个数为:
(抽后放回),第二次抽取:
(抽后放回),第三次抽取:
.,.,2.不重复抽样,即每次从具有N个单位的总体中随机抽取一个单位,但在登记其序号和相应的标志值之后,就不再将它重新放回总体参加下一次的抽选。
(从抽样分布角度来看,这种抽样分布实际上等同于一次从总体中同时抽取n个单位组成一个样本。
例4-1:
假设总体有A、B、C、D、E五个单位,现纯随机不重复抽取2个单位组成样本,求全部的可能样本个数。
(N=5n=2),第一次抽取:
第二次抽取:
则所有可能的样本个数为:
ABACADAEBABCBDBECACBCDCEDADBDCDEEAEBECED,(抽后不放回),第一次抽取:
个样本,每个样本在各次抽样中被抽取的概率都相同。
.,.,不重复抽样的特点:
(1)在n次抽样中,总体每个单位在各次抽样中被抽取的概率不相同;,
(2)可组成,又假设总体有A、B、C、D、E五个单位,现纯随机不重复抽取3个单位组成样本,求全部的可能样本个数。
第二次抽取:
则所有可能的样本个数为:
(抽后不放回),(抽后不放回),第三次抽取:
.,.,三、抽样法的内容,抽样推断(统计推断)所面临的问题是对总体的数量特征不了解或了解很少,而且需要利用有限的样本信息对它进行估计和判断,以达到对总体数量特征的认识。
抽样推断在由样本资料推断总体资料时,包括以下两个内容:
抽样推断的内容,1.总体参数的估计,2.总体参数的假设检验,.,.,1.总体参数的估计,当我们不知道总体的数量特征时,根据样本的资料对总体的数量特征进行估计的方法称为总体参数的估计。
当我们对总体的变化情况不了解时,可先对总体的状况作出某种假设,然后再根据抽样推断的原理,通过样本资料对所作假设进行检验,来判断这种假设的真伪,以决定我们行动的取舍,这种推断方法称为总体参数的假设检验。
2.总体参数的假设检验,.,.,第二节抽样误差,一、抽样误差的概念二、抽样平均误差的计算三、抽样极限误差四、抽样误差的概率度五、抽样估计的置信度,(可以计算),(无法计算),.,.,一、抽样误差的概念,抽样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构,而引起样本指标与总体指标之间的绝对离差。
如,,抽样误差,
(一)抽样实际误差.,
(二)抽样平均误差.,.,.,即是指每次抽样所得的样本指标与总体指标之间的离差,它随着样本的不同而不同,是一个随机变量。
即是指所有可能出现的样本指标与总体指标之间的平均离差,即所有可能出现的样本指标与总体指标的标准差。
对于一个特定的总体来说,它是固定的,而且是可以计算的。
注意抽样误差与调查误差的区别。
统计调查误差的种类,登记性误差,代表性误差,系统性误差,随机误差,(抽样误差),
(一)抽样实际误差:
(二)抽样平均误差:
.,.,二、抽样平均误差的计算,
(一)抽样平均误差的定义公式
(二)抽样平均误差的计算方法(三)影响抽样(平均)误差的因素,k=f:
全部可能的样本个数,k=f:
全部可能的样本个数,.,.,
(一)抽样平均误差的定义公式,如前所述,抽样平均误差是反映抽样误差一般水平的指标,即所有可能出现的样本指标与总体指标的标准差。
1.样本平均数的抽样平均误差,2.样本成数的抽样平均误差,
(二)抽样平均误差的计算方法,1.样本平均数的抽样平均误差2.样本成数的抽样平均误差,.,.,.,.,1.样本平均数的抽样平均误差,
(1)重复抽样:
(2)不重复抽样:
注意:
在实际计算抽样平均误差时,当总体标准差未知时,可以用样本标准差s来代替。
即:
.,.,例4-3:
假设有五名工人,其每小时工资分别为:
12,14,16,18,20元,若按重复抽样方法从工人总体中随机抽取两个工人组成一个样本,用其样本平均工资来估计总体平均工资。
试计算样本平均工资的抽样平均误差。
(N=5n=2),这一总体的平均数和标准差分别为:
在重复抽样条件下,(N=5n=2)所有可能的样本及样本平均工资如表5-1,表4-1样本平均数分布,.,.,表4-2样本平均数分布,样本平均数的抽样平均误差,.,.,样本平均数的抽样平均误差,(用定义公式计算),(用计算公式计算),结论:
第一,样本平均数的平均数等于总体平均数,即:
第二,样本平均数的标准差(抽样平均误差)为总体标准差的,.,.,在不重复抽样条件下,所有可能的样本及样本平均工资如右表4-3K=54=20(个),表4-3样本平均数分布,.,.,样本平均数的抽样平均误差,(用定义公式计算),第一,样本平均数的平均数等于总体平均数,即:
第二,样本平均数的标准差(抽样平均误差)为总体标准差的,(用计算公式计算),故,,.,.,2.样本成数的抽样平均误差,由于总体成数可以表现为是非标志(,)分布的平均数,而且它的标准差也可以从总体成数推算出来,,因此,可以从样本平均数的抽样平均误差和总体标准差的关系推出样本成数的抽样平均误差的计算公式。
(1)重复抽样:
(2)不重复抽样:
.,.,注意:
在实际计算抽样平均误差时,当总体成数P未知时,可用样本成数p来代替。
即:
例4-4:
要估计某高校10000名在校生的近视率,现随机从中抽取400名,检查有近视眼的学生320名,试计算样本近视率的抽样平均误差。
(1)在重复抽样条件下,,样本近视率的抽样平均误差为:
解:
根据已知条件:
=2,.,.,
(2)在不重复抽样条件下,,样本近视率的抽样平均误差为:
计算结果表明,用样本的近视率来估计总体的近视率其抽样平均误差为2左右(即用样本的近视率来估计总体的近视率其误差的绝对值平均说来在2左右)。
=1.96,.,.,(三)影响抽样(平均)误差的因素,1.总体标志变异程度的大小(总体标准差的大小)。
它与成正比例变化。
2.样本容量的大小。
它与成反比例变化。
3.抽样方法的不同。
重复抽样的总是大于不重复抽样的。
4.抽样的组织形式。
抽样的组织形式不同,抽样误差也不同。
例如:
要使抽样误差减少为原来的一半,则样本容量将为原来的,4倍。
.,.,三、抽样极限误差,抽样极限误差是从另外一个角度来考虑抽样误差的问题。
用样本指标估计总体指标,的同时,必须要同时考虑抽样误差的大小。
抽样极限误差是指抽样指标与总体指标之间抽样误差可允许的范围。
又称为允许误差或抽样误差范围。
它等于样本指标可允许变动的上下限与总体指标的绝对值。
样本平均数的抽样极限误差,样本成数的抽样极限误差,上面两式可改写成以下两个不等式,即:
.,.,为总体平均数的估计区间(置信区间),为总体成数的估计区间(置信区间),例如,要估计某乡粮食亩产量和总产量,从该乡2万亩粮食作物中抽取400亩,求得其平均亩产量为400公斤。
如果确定抽样极限误差为5公斤,试估计该乡粮食亩产量和总产量所在的置信区间。
即该乡粮食亩产量的区间落在4005公斤的范围内,即在395405公斤之间。
.,.,又如,要估计某高校10000名在校生的近视率,现随机从中抽取400名,计算的近视率为80,如果确定允许误差范围为4,试估计该高校在校生近视率所在的置信区间。
该校学生近视率的区间落在804的范围内,即在7684之间。
粮食总产量在20000(4005)公斤,即在790810万公斤之间。
.,.,四、抽样误差的概率度,基于概率估计要求,抽样极限误差x或p通常需要以抽样平均误差x或p为标准单位来衡量。
把抽样极限误差x或p分别除以x或p得相对数t,表示误差范围为抽样平均误差的t倍。
t是测量抽样估计可靠程度的一个参数,称为抽样误差的概率度。
.,.,如在上例,已知某乡粮食亩产量的标准差为=80公斤,总体单位数N=20000亩,样本单位数n=400亩,求得其抽样平均误差为。
如果确定抽样极限误差为5公斤,则,我们可以用概率度:
表示抽样极限的误差范围,即用1.25x来规定误差范围的大小。
.,.,五、抽样估计的置信度,抽样估计的置信度就是表明样本指标与总体指标的误差不超过一定范围的概率保证程度,它一般用F(t)表示。
又称抽样估计的概率保证程度。
总体平均数抽样估计的置信度:
总体成数抽样估计的置信度:
.,.,如前所述:
从主观愿望上讲,我们当然希望样本指标的估计值都能够落在允许的误差范围内,但由于样本指标值随着样本的变动而变动,它本身是个随机变量,因而样本指标与总体指标的误差仍然是个随机变量,并不能保证误差不超过一定范围这件事是必然的,而只能给以一定程度的概率保证。
68.27,即抽样极限误差越大(概率度越大),则抽样估计的置信度越大,但是抽样估计的准确性越小。
反之亦然。
.,.,95.45,99.73,(置信区间),(置信度),F(t)是t的函数,是概率面积。
可见F(t)与t是正比关系,而与也是正比关系。
当t=1,当t=2,当t=3,.,.,第三节抽样估计的方法,一、总体参数的点估计二、总体参数的区间估计三、样本容量n的确定,.,.,一、总体参数的点估计(第90页),
(一)点估计的概念,即用样本统计量直接估计总体参数。
(二)抽样估计的优良标准,衡量一个样本统计量是否是总体参数的优良的估计量标准有无偏性、一致性和有效性。
1.无偏性。
即如果样本统计量的数学期望值等于被估计的总体参数本身,则该统计量是被估计参数的无偏估计量。
.,.,即当样本容量n充分大时,若样本统计量充分地靠近被估计的参数本身。
则该统计量是被估计参数的一致估计量。
2.一致性。
即若一个估计量的方差样本比其它估计量的方差小,则该统计量是被估计参数的有效估计量。
3.有效性。
.,.,二、总体参数的区间估计(第91页),
(一)区间估计的概念
(二)区间估计的要素(三)区间估计的方法,所构成的区间来估计总体参数,并以一定的概率保证总体参数将落在所估计的区间内。
.,.,
(一)区间估计的概念,在统计分析中,我们常常用一个区间及其出现的概率来估计总体参数。
这种估计总体参数的方法称为区间估计。
具体地说,区间估计是用估计量,这一概率保证程度称为置信度,这种估计区间称为置信区间。
例如:
.,.,
(二)区间估计的要素,1.估计值(样本指标),2.抽样极限误差,3.置信度,(概率保证程度),(三)区间估计的方法,1.总体平均数区间估计,2.总体成数区间估计,.,.,例4-5:
从某厂生产的5000只灯泡中,随机不重复抽取100只,对其使用寿命进行调查,调查结果如表4-5。
又该厂质量规定使用寿命在3000小时以下为不合格品。
表4-5,
(1)按不重复抽样方法,以95.45%的概率保证程度估计该批灯泡的平均使用寿命;,
(2)按不重复抽样方法,以68.27%的置信度估计该批灯泡的合格率。
(1)N=5000n=100F(t)=95.45%t=2,.,.,解:
样本平均数:
样本标准差:
.,.,总体平均寿命所在的置信区间为:
上限:
下限:
样本平均寿命的抽样平均误差:
即可以95.45%的概率保证程度估计该批灯泡的平均使用寿命在4195.264484.74小时之间。
.,.,样本合格率:
(2)n1=98n=100F(t)=68.27t=1,样本合格率的抽样平均误差:
总体合格率所在的置信区间为:
上限:
下限:
即可以68.27%的概率保证程度估计该批灯泡的合格率96.699.4之间。
.,.,例4-6:
对某批成品按不重复抽样方法抽选200件检查,其中废品8件,又知样本容量为成品总量的(120)。
以95的把握程度估计该批成品的废品率范围。
解:
N=4000n=200n1=8F(t)=95t=1.96,.,.,总体成数所在区间的上下限为:
上限:
下限:
即可以95的把握程度估计该批成品的废品率范围在1.356.65之间。
.,.,三、样本容量n的确定(第89页),1.重复抽样的必要样本容量,2.不重复抽样的必要样本容量,.,.,例4-7某市开展职工家计调查,根据历史资料该市职工家庭平均每人年收入的标准差为250元,而家庭消费的恩格尔系数(即家庭食品支出占消费总支出的比重)为65。
现在用重复抽样的方法,要求95.45的概率保证下,平均收入的极限误差不超过20元,恩格尔格系数的极限误差不超过4,求必要的样本单位数。
解:
F(t)=95.45t=2,.,.,答:
应抽取625户家庭进行调查。
注意:
小数只入不舍,对同一总体进行多项调查时,选n最大者以满足共同需要。
.,.,第四节抽样的组织方式,一、简单随机抽样二、类型抽样三、等距抽样四、整群抽样五、多阶段抽样,.,.,一、简单随机抽样,
(一)简单随机抽样的概念
(二)简单随机的方法(三)简单随机抽样的平均误差,.,.,
(一)简单随机抽样的概念,简单随机抽样是不对总体作任何加工整理,直接从总体中随机抽取调查单位的抽样调查方法。
简单随机抽样是抽样中最基本的方式,它适用于均匀总体。
(二)简单随机的方法,最基本的方法是抽签法和随机数字表法。
适用于单位数较少的总体。
1.抽签法。
适用于大规模的社会经济调查中,单位数目很大的总体。
2.随机数表法。
.,.,(三)简单随机抽样的平均误差,1.重复抽样。
2.不重复抽样。
.,.,二、类型抽样,
(一)类型抽样的概念
(二)类型抽样的优点(三)类型抽样的方法(四)类型抽样的平均误差,.,.,
(一)类型抽样的概念,类型抽样又称分层或分类抽样。
它是先对总体各单位按主要标志加以分组,然后再从各组中按随机原则抽取一定单位构成样本的抽样组织方式。
样本平均数:
类型抽样是应用于总体内各单位在被研究标志上有明显差别或差别悬殊的总体的抽样。
.,.,
(二)类型抽样的优点,1.它提高了样本代表性;,2.降低了影响抽样平均误差的总体方差。
它分为等比例抽样和不等比例抽样。
(三)类型抽样的优点,.,.,(四)类型抽样的平均误差,重复抽样的平均误差:
不重复抽样的平均误差:
.,.,例4-9某乡某种粮食播种面积20000亩,按平原和山区面积等比例抽取400亩组成样本,各组平均亩产和各组方差如下表,求抽样平均亩产和抽样平均误差,并以95的概率估计该乡全部播种面积平均亩产的置信区间。
类型抽样平均误差计算表如下:
解:
N=N1+N2,n=n1+n2,20000=14000+6000,400=280+120,.,.,即可以95的概率保证该乡农作物的平均亩产在486.71公斤至507.29公斤之间。
.,.,三、等距抽样,
(一)等距抽样的概念
(二)等距抽样的平均误差,.,.,
(一)等距抽样的概念,等距抽样又称机械抽样或系统抽样它是先将总体单位按某一标志排序,然后按照固定的顺序和相同的间隔来抽选样本单位的抽样组织形式。
等距抽样可分为无关标志排序抽样和有关标志排序抽样两类。
例如:
N=20n=4,.,.,无关标志抽样。
是指排序的标志与研究的标志无关。
如:
观察学生考试成绩,用姓氏笔划排序;观察产品的质量,按生产的先后顺序等。
它实质上相当于简单随机抽样。
有关标志抽样。
是指排序的标志与被研究标志相关。
如:
农产品产量调查时,将地块按过去连续几年的亩产排序;家庭消费水平调查中,按收入额排序等。
.,.,等距抽样均为不重复抽样,其平均误差的计算可分为两类:
按无关标志排序时,,按简单随机不重复抽样平均误差公式计算。
按有关标志排序时,,按类型抽样的平均误差公式计算。
(二)等距抽样的平均误差,例如4-10年终在某储蓄所按定期储蓄存款进行每隔5户的等距抽样,得到如下资料。
试以95.45%的概率估计平均定期存款的范围。
.,.,解:
平均定期存款在327.6360.4元之间,可靠程度为95.45%。
.,.,四、整群抽样,
(一)整群抽样的概念
(二)整群抽样的推断方法,.,.,
(一)整群抽样的概念,整群抽样也称分群抽样或集团抽样,是将总体划分为若干群,然后以群为单位从中随机抽取部分群。
对中选群中的所有单位进行全面调查的抽样组织方式。
100,100,100,100,100,100,100,N=1000,R=10(群),r=3(群),100,100,100,.,.,
(二)整群抽样的推断方法,设总体中的全部单位划为群,每群中所包含单位数为m,现从群中随机抽取r群组成样本。
则,,各群的样本平均数:
全样本平均数:
整群抽样一般为不重复抽样,其抽样误差为:
群间方差:
.,.,五、多阶段抽样,将总体进行多层次分组,然后依次在各层中随机抽组,直到抽到总体单位,叫多阶段抽样。
实际中当总体单位很多、且分布广泛、几乎不可能从总体中直接抽取总体单位时,常采用多阶段抽样。
如:
我国农产量调查就是采用多阶段抽样调查,即先从省中抽县,然后从中选的县抽乡,乡中抽村,再由中选的村中抽地块,最后从中选的地块中抽取小面积的样本单位。
.,.,一般在初级阶段抽样时多用分层抽样和等距抽样,在次级阶段抽样时多用等距抽样和简单随机抽样。
同时,还可根据各阶段不同特点,采用不同的抽样比。
如方差大的阶段,抽样比大一些,方差小的阶段,抽样比小一些。
而且多阶抽样在简化抽样工作同时,抽样单位的分布较广,具有较强的代表性。
多阶段抽样的平均误差计算比较复杂(略)。
4.抽样推断是运用概率估计的方法,使抽样推断的结果具有一定的可靠程度(三)抽样推断的作用1.对不可能或不必要进行全面调查的场合,可采用抽样推断的方法2.抽样调查和全面调查相结合,可以验证和补充修正全面调查的资料数据3.它可以对生产过程中产品质量的进行检查和控制4.它可以总体的某些假设进行检验,以判断这种假设的真伪,决定行动的取舍,.,.,二、有关抽样推断的几个基本概念
(一)总体和样本1.总体(全及总体)变量总体与属性总体2.样本(样本总体)注意总体与样本的不同性质
(二)总体参数和统计量注意:
总体参数与统计量的不同性质(三)样本容量和样本个数大样本与小样本三、抽样的方法1.重复抽样及特点2.不重复抽样及特点,.,.,一、抽样误差的概念
(一)抽样实际误差(不能计算)
(二)抽样实际误差(可以计算)注意登记性误差与代表性误差的区别二、抽样平均误差的计算方法
(一)抽样平均误差的定义公式1.样本平均数的抽样平均误差2.样本成数的抽样平均误差,第二节抽样误差,注意:
两种抽样方法样本个数的计算四、抽样推断的内容:
总体参数的估计和总体参数的假设检验,.,.,
(二)抽样平均误差的计算方法1.样本平均数的抽样平均误差分重复抽样和不重复抽样2.样本成数的抽样平均误差分重复抽样和不重复抽样(三)影响抽样(平均)误差的因素1.总体标志变异程度的大小2.样本容量的大小3.抽样方法的不同4.抽样的组织形式三、抽样极限误差样本平均数的抽样极限误差样本成数的抽样极限误差,.,
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